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Born & Kepler is named after the mathematician and scientists Max Born and Johannes Kepler. This bilingual podcast, offered in both German and English, dives into the expansive world of Artificial Intelligence (AI), exploring its foundations, evolving technology trends, academic search, and its impact on businesses and society.
Born & Kepler will feature a diverse lineup of experts from academia, venture capital, private equity, journalism, entrepreneurship, CTOs, and policymakers. Each guest offers unique insights into how AI is reshaping their sectors and what we might expect in the future.
Our goal is to provide a deep understanding of the core principles and breakthroughs in AI, enabling you to stay updated with the latest advancements in AI technologies and how they are transforming industries. During our episodes, we will explore how AI is influencing business strategies, optimizing operations, and driving innovation. We will also explore the ethical, social, and regulatory aspects of AI in everyday life.
Andreas Deptolla (00:01.292)
Benjamin, ich freue mich, dich heute begrüßen zu dürfen. Wir sind ja beide hier in Münster und vielleicht nehme ich das mal so als Anlass zum Einstieg. Was macht denn für dich und für deine Studenten die Standort Münster als Universität aus?
Benjamin Risse (00:19.018)
Ich freue mich auch dabei zu sein. Münster ist einmal natürlich eine wunderschöne Stadt. dafür, wenn man in Süden fährt ins Ruhrgebiet und dann nach Norden ins Münsterland, da atmet man schon auf. Eine wunderbare Stadt, ist wunderschöne grüne Parklandschaften, fast schon Englisch. Das macht Münster der Sache nach attraktiv und lebenswert. Technisch und aus Informatik Sicht hat Münster eine sehr starke Mathematik.
auf der einen Seite und auf der anderen Seite sehr starke Anwendungen. Und ich glaube, ist so bisschen die Zukunft von Informatik. Ich glaube, die Zukunft der Informatik liegt wirklich darin, dass sich die Theorie über diese Technologie mit dem Computer auf die anderen Fachbereiche auswirkt. Und das geht in Münster schon sehr gut.
Andreas Deptolla (01:04.374)
Benjamin, jetzt muss ich natürlich als Kind des Ruhrgebiets noch mal ganz kurz einhaken. Vielleicht ist das Ruhrgebiet nicht das Schönste, aber dafür haben wir ganz tolle Leute und das macht natürlich auch viel Lebenswert im Ruhrgebiet. Das ist so, genau. Jetzt vielleicht mal zu deinem Hintergrund, wenn du uns einfach nochmal durchführst, deine akademische Reise.
Benjamin Risse (01:20.91)
Jeder Bereich hat seinen Charme. Das sehe ich auch.
Benjamin Risse (01:30.318)
Ich habe tatsächlich auch in Münster studiert, Informatik aber mit einem sehr starken Mathefokus. Das war damals noch nicht.
Das nicht so ganz alleine Informatik für sich, sondern man hat der Sache nach eigentlich über die Hälfte noch Mathematik gemacht und konnte, wenn man noch Diplom macht, auch direkt ein Mathe-Vordiplom mitnehmen. Das war damals sehr, sehr einfach. Das habe ich studiert und dann habe ich meine Doktorarbeit begonnen. Da hatte ich aber schon die Idee, dass diese Neurobiologie vielleicht irgendwie interessant wäre als Ergänzung, ein besseres Verständnis auch für diese Prozesse zu kriegen, die man dann hoffentlich in Algorithmen übersetzen kann. Und habe dann in einer sehr stark neurobiologischen Grundlagenforschungsgruppe geforscht,
Informatik und Neurobiologie, habe mein Postdoc an der Uni Edinburgh gemacht, da tatsächlich in einer KI-Gruppe, die sich auch gefragt hat, wie Gehirne funktionieren, insbesondere Insektengehirne und wie man das auf den Computer übertragen kann. Und dann hat mich irgendwann die Bildanalyse, also Computer Vision Machine Learning, komplett eingesaugt und so bin ich hier gelandet.
Andreas Deptolla (02:29.044)
Und bist du dann direkt nach Edinburgh zurück nach Münster gekommen?
Benjamin Risse (02:32.718)
Ja, genau. Ich bin direkt zurückgekommen. Ich wäre auch fast ganz gern da geblieben. Die Stadt ist natürlich auch wunderschön. Wir schon davon sprechen, jede Stadt hat ihren Charme. dann bin ich von da wieder nach Münster gekommen, ich einen Ruf bekommen. 2017.
Andreas Deptolla (02:45.748)
Edinburgh war damals auch mitführend in dem Bereich, in dem du geforscht hast. Ist das richtig?
Benjamin Risse (02:53.486)
Ja, die School of Informatics ist eine der größten Informatiken Europas. Vielleicht sogar die größte, je nachdem, wie man rechnet. Das ist ja immer so bisschen so ein Numbers Game. Aber ja, in der Tat, da war die KI-Forschung sehr stark. Die schottische Regierung hat ja so Teilautonomien, wo sie noch selber entscheiden kann. Und sie hat gesagt, wir wollen in der Informatik, insbesondere in Machine Learning, Robotik einen Schwerpunkt haben. Und dadurch haben die sich da wahnsinnig ausgebaut.
Andreas Deptolla (03:19.69)
Und was ist jetzt heute dein Schwerpunkt in Münster? Was baust du zurzeit auf?
Benjamin Risse (03:25.076)
In Münster mein Schwerpunkt ist tatsächlich Bildanalyse, Computer Vision und Machine Learning. Bei uns vielleicht so eine Schwerpunkt-
so was spezifisches, was wir in der Gruppe sehr gerne machen. Wir gucken so ein bisschen auch auf die Hardware-Seite. ist nicht, dass wir in der Ingenieursgruppe sind, die wirklich Hardware entwickelt, aber es gibt wahnsinnig entspannende Neuro-Sensoren. Zum Beispiel neuromorphische Kameras neuerdings, die sind erschwinglich. Die ganzen Hardware-Sachen, die man sich kaufen kann, von Raspberry Pi angefangen bis irgendwelche prototypische Bildgebungs-Hardware, die ziehen wir auch in unsere Forschung mit ein. Das heißt, wir haben so einen leichten Hardware-Bezug. Und vor allen Dingen, was wir auch sehr gerne machen, ist, wir starten mit der Anwendung.
Es ist ja in der Informatik häufig so, dass es Benchmark-Datensätze gibt. Man denkt ja immer über Publikationen und wie man seine Wissenschaft dann auch auswertet. Und wir haben das so bisschen umgedreht. Wir starten immer auch mit einer konkreten Anwendung, haben dann die Benchmark-Datensätze, aber wollen damit so eine Art Applicability by Design hinkriegen. Weil in gewisser Art Weise ist die Informatik ja eine Ingenieurswissenschaft. Wir wollen Probleme lösen und das gelingt damit eigentlich ganz gut.
Andreas Deptolla (04:25.194)
Und was sind aktuell konkrete Anwendungsgebiete in deiner Forschung, die vielleicht besonders spannend sind?
Benjamin Risse (04:33.038)
Zwei finde ich besonders spannend. es echt mehr als zwei. Ich fange mal mit einem an. Da geht es das Insekten-Monitoring. Also, ihr ja bestimmt auch schon gehört, Insektensterben ist ein Riesenproblem.
Andreas Deptolla (04:42.83)
Mmh.
Benjamin Risse (04:47.838)
geht auch Hand in Hand mit der globalen Erwärmung, hat aber vielleicht viel akutere im Sinne von kurzfristigerer Auswirkungen auf unser Wohlergehen, weil Insekten zum Beispiel für die Lebensmittelproduktion unendlich wichtig sind, Stichwort Bestäubung, aber auch überhaupt die ganzen Ökosysteme spielen Insekten eine tragende Rolle. Und ganz interessant, dass man mit aktuellen Verfahren oder auch Hardware wie den sogenannten Kamerafallen Wirbeltiere sehr gut aufnehmen und Zensus machen kann. weiß nicht, wie viele gibt es. Für Insekten klappt das nicht. Und tatsächlich liegt das
daran, dass Insekten relativ klein, relativ schnell bewegte Tiere sind, die in sehr unregelmäßigen Umgebungen wie hier mit der Grundsicht, ganz schön bei dir das Bild mit dem Zebra. Das Zebra sieht man wunderbar, aber die kleinen Bienen, vielleicht über die Blumen fliegen, sieht man nicht, weil die Blumen wackeln im Wind, die Insekten sind sehr klein und in der Tat ist das aus meiner Sicht eine Schwachstelle von aktuellen KI-Verfahren oder Machine Learning Algorithmen und Computer Vision Algorithmen, dass sie nicht dazu in der Lage sind, diese klein, schnell bewegten, zum Teil auch kamuflierten Objekte zu erkennen und das hat unfassbar
Andreas Deptolla (05:29.198)
Mhm.
Benjamin Risse (05:47.632)
spannende Fragen natürlich erstmal für die ökologische Seite, auch für die landwirtschaftliche Seite interessant, für die Medizin interessant, die Krankheiten werden von Insekten übertragen, aber eben auch, und das ist insbesondere spannend, aus dieser technisch theoretischen Sicht. Woran scheitert es eigentlich und wie kann man die Technologie dahin bringen, auch sowas zu erkennen?
Andreas Deptolla (06:06.75)
Welchen Hebel hat jetzt genau die KI oder welchen anderen Bereich?
Benjamin Risse (06:11.586)
Ich würde es andersherum sehen, warum scheitert die KI? Und wo ist das Problem? Warum kann die KI das Zebra im Hintergrund auf dem Bild wunderbar erkennen? Aber Insekten zum Beispiel nicht, die vielleicht auch ein charismatisches Muster haben. Und ich glaube, dass genau in diesem Spannungsfeld zu arbeiten, wirklich die praktische Frage runterbrechen, eigentlich fast schon auf eine mathematische Formel, das ist das, was ich besonders spannend finde.
Andreas Deptolla (06:16.084)
Mhm. Mhm.
Benjamin Risse (06:37.012)
Ein konkretes Beispiel wäre natürlich, dass zum Teil Insekten mehr oder weniger oder sie versuchen sich unsichtbar zu machen. Die wollen ja nicht gesehen werden von Fressfeinden und versuchen sind deswegen sehr gut darin, den Kontrastwerten her mit dem Hintergrund eins zu werden und entsprechend nicht zu sehen zu sein. Das kann man wunderbar erforschen.
Andreas Deptolla (07:00.904)
Das heißt, was sind das Lösungsansätze? Muss ich die KI einfach immer weiter besser füttern mit mehr Bildern oder welche Ansätze fahrt ihr da, Lösungen zu erreichen?
Benjamin Risse (07:14.935)
Ein Ansatz ist genau was du gesagt hast. ist der Goldstandard, den man immer mitfahren muss. Es gibt noch einen anderen Aspekt und da komme ich wieder darauf zurück, dass wir auch Hardware benutzen.
Es gibt diese neuromorphischen Eventkameras, die messen nicht die spektrale Information, sprich wie viel Licht welcher Farbe fällt auf den Chip, sondern die messen Veränderungen. Die sind tatsächlich auch neurobiologisch motiviert, haben auch was mit den Sehzellen zu tun und sind deswegen der Sache nach schon sehr nah an künstlicher Intelligenz aus Hardware Sicht. Aber was die eben aufnehmen, ist ein differenzielles Signal, sprich wie verändern sich Pixel.
Und das ist ein Sensor, liefert also asynchron, also wenn sich ein Pixel verändert, ein Signal, was dann verarbeitet werden muss. Und da auf einmal kommt man von der klassischen Bildanalyse, wo man mit Bildern oder mit Sequenzen an Bildern arbeitet, auf einmal eigentlich zu komplett sequenziellen Daten, womit vielleicht eher Language Models arbeiten würden, da in diesen Bewegungsdaten Informationen rauszuziehen. Ein gutes Beispiel sind Insekten.
Der Flügelschlag, in der er erfasst werden kann, ist eine sehr charismatische Frequenz, also eine sehr charismatische Bewegung, die aussagekräftig darüber ist, ob ein Insekt im Sichtvolumen dieser Kamera ist oder nicht. Und da greift dann jetzt diese neue Sensorik, die neu erhobenen Daten direkt ineinander mit neu zu entwickelnden Algorithmen, die es dafür eigentlich noch nicht gibt.
Andreas Deptolla (08:33.548)
Das heißt, wir haben eigentlich hier zwei Faktoren. Letztendlich zum einen klar, dass die KI und dann die Hardware, letztendlich auch für Fortschritt sorgt. Wir hatten ja im Vorgespräch auch mal so ein bisschen über den Standort Deutschland gesprochen. Jetzt kann man sich gut vorstellen, klar, KI kann man in Deutschland forschen und gibt es viele schlaue Leute. Wo kommt denn die Hardware her, die du gerade ansprichst? Gibt es da in Deutschland auch Unternehmen, die sowas herstellen oder ist da
auch Asien führend in dem Bereich.
Benjamin Risse (09:07.086)
Es verhält sich sehr ähnlich wie zu der Entwicklung der Algorithmen. Also die USA sind seit jeher weit vorne und machen auch die aus meiner Sicht zumindest für meine ganz konkrete Forschung momentan noch wichtigsten Beiträge, auch was die Sensorik angeht. Aber die Produktion davon ist natürlich in Asien und Asien holt auf und das ist exakt wie bei KI, dieses Kopf an Kopf Rennen. Ich würde sagen, Deutschland ist nicht schlecht aufgestellt.
Zum Beispiel ist Deutschland ja der Sache nach etwas träger was die Innovation angeht, aber dafür auch etwas robuster gegenüber. Vielleicht sind ein oder anderen halb Schluck auf, sondern das ist so bisschen made in Germany, wahr? Sagt man dann immer. Da ist glaube ich ein bisschen was dran und entsprechend könnte ich mir schon vorstellen, dass wir da auch, gerade wenn jetzt die Überlegungen auch auf EU-Ebene sind, dass man das weiter forciert, weiter auch recht weit oben mitspielen können.
Eine interessante Entwicklung ist aber vielleicht in der künstlichen Intelligenz, und das gilt auch für dieses sehr, sehr progressive Hardware, dass wir eigentlich ja neuerdings gar nicht so sehr in einem Forschungsumfeld alleine sind, sondern eben sehr stark auch mit Unternehmen oder von Unternehmen die Tools entwickelt bekommen. Und das ist auch so ein Grund, warum ich in Deutschland raten würde, als Arbeitsgruppe vielleicht an so einer Universität wie Münster jetzt nicht zu versuchen, das neue Chet GPT zu entwickeln.
Andreas Deptolla (10:18.158)
Mhm. Mhm.
Benjamin Risse (10:33.782)
Da dreht man an einem sehr großen Rad. Aber eben genau durch diese Nische, vielleicht in speziellen Anwendungsfällen, in dem Fall Insektensterben, eine spezielle Kombination aus Hardware und Algorithmen, kann man schon, glaube ich, auch einen großen Impact haben.
Andreas Deptolla (10:46.766)
Du sagst gerade TGP oder OpenAI, die großen Language Model. Ich vermute mal, dass du sagst, das sind einfach Milliarden Investitionen, jetzt eine Microsoft-Matter etc. machen. Das ist natürlich schwer aufzuholen oder dort mitzuhalten. Andere Themenfelder zu besetzen, die vielleicht in eine Nische gehen. Du sprachst gerade an.
Kooperation mit der Wirtschaft zu machen. Wie sieht das konkret aus an der Uni Münster? Wie organisiert ihr das? es irgendwelche Beispiele?
Benjamin Risse (11:22.446)
Ja, wenn man das, was ich gerade als Beispiel genannt habe, das Insekten-Tracking, runter bricht auf ein abstraktes Problem, wäre das das Erkennen von kleinen Objekten in schwierigen Situationen, also bewegter Hintergrund und alles, man sich so vorstellen kann. Da gibt es natürlich sehr, viele Schnittmengen zu anderen Fragestellungen, Beispiel autonomes Fahren. Die Automobilindustrie in Deutschland traditionell stark. Zulieferer wie Bosch zum Beispiel, die in dieser Richtung forschen.
haben an solchen Verfahren auch ein Interesse und so kommt man eigentlich über seine Nischen auf eine sehr natürliche Art und Weise an die Kooperation dran, indem man sich kennenlernt, indem man sein Netzwerk pflegt, ausbaut und sich über Vorträge austauscht. Und das funktioniert eigentlich ziemlich gut. ich habe noch nicht erlebt, dass eine Firma gesagt hat, ach du bist gar nicht ETH Zürich.
Nein, dann wollen wir das nicht, sondern da geht es wirklich die Sache, die inhaltlichen Beiträge, die man liefern kann. Und auf diese Art und Weise haben wir Forschungen mit Volkswagen, mit Bosch. Wir hatten aber auch schon mit BRSF-Projekte. Das funktioniert eigentlich wunderbar und würde ich auch sagen, ist in letzten Jahren wesentlich besser geworden, dass die Universität mit den Unternehmen Hand in Hand an schönen Sachen arbeiten kann.
Andreas Deptolla (12:33.646)
Jetzt vielleicht mal eine ganz praktische Frage in diesen Kooperationsprojekten. Wem gehört denn hinterher die IP, also die Intellectual Property? das in Münster, ist das Bosch oder wird das geteilt? Wie funktioniert so was?
Benjamin Risse (12:47.61)
Das wird von Fall zu Fall immer entschieden. Aus akademischer Sicht gibt es zwei Ansätze. Es gibt eine Forschungskooperation oder Auftragsarbeit. Da wird auch ganz streng zwischen unterschieden. Wenn die Firma sagt, wir wollen gerne die Expertise der AG abgreifen und ein Forschungsprojekt einbinden, wir wollen aber, dass Intellectual Property bei uns ist, dann wäre das eine Auftragsarbeit.
Und in dem Fall würde die Firma zum Beispiel auch den Overhead von den Mitarbeitern bezahlen. Das ist so was wie, dass der hier einen Schreibtisch hat, dass der eine Computerausstattung hat. Das würde natürlich nicht das Land quer subventionieren, sondern das würde dann auch von der Firma getragen werden. Und wenn man eine echte Forschungskooperation hat, dann sagt man, man ist auf Augenhöhe, man hat ähnliche Fragestellungen, die man bearbeiten möchte. Jeder hat aber seinen Teil und die entsprechenden IPs werden auch entsprechend der Beiträge, die man in diesem Forschungsverbund beiträgt, verteilt und das...
hat bisher immer fantastisch geklappt. Ich arbeite lieber in Forschungsverbünden, ich sagen. Auftragsarbeiten können auch einen gewissen Reiz haben, vor allem, weil dann die Dinge, die man macht, mit etwas Glück auch ins Produkt kommen. Das natürlich eine ganz andere Befriedigung, wenn man sieht, dass das, was man gemacht hat, irgendwo verwertet wird. Aber das Schöne an Forschungsverbünden ist, dass man eigentlich nicht so sehr in der Auftragsarbeit hat, die man abarbeitet, sondern viel mehr diskutiert, viel mehr in einem kreativen Prozess sich befindet. Und wenn es dann für die Firma einen Mehrwert bietet,
Andreas Deptolla (13:52.654)
Klar.
Benjamin Risse (14:08.518)
wie das dann monetarisieren kann. Eigentlich umso besser. Man muss nur gucken, dass die Uli nicht zu kurz kommt.
Andreas Deptolla (14:21.214)
Genau, Benjamin ist gerade, glaube den Internet einmal kurz rein rausgegeben, das schneiden wir gleich raus, kein Problem.
Jetzt wird es ja sicherlich auch so sein, Benjamin, dass bei diesen ganzen Forschungsprojekten, ob das jetzt nur auf Universitätsebene ist oder auch mit Unternehmen, es läuft ja nicht immer alles gerade. Gibt es irgendwelche Projekte, Arbeiten, an denen du vielleicht gearbeitet hast in einer Karriere, die gescheitert sind? Und gab es da auch vielleicht irgendwelche Learnings oder positive Entwicklung daraus?
Benjamin Risse (14:57.224)
Ja, auf jeden Fall. Ich glaube, insbesondere ist eine Herausforderung, dass die Arbeitsweise einer Uni anders ist als die eines Unternehmens. Und wenn man so eine Uni gewächst ist wie ich, muss man das auf die harte Tour lernen. Das heißt, wenn man sich Ziele steckt, vielleicht sagt, wir wollen dies und jenes entwickeln, dann hat eine Firma häufig ein anderes Anforderungsprofil.
als eine Universität. Die Universität sagt, wow, wir haben geschafft, dies und das möglich zu machen, sehen den Mehrwert und freuen uns darüber schon. Für so Firma muss natürlich sowas wesentlich robuster funktionieren, vielleicht auch noch absturzsicher sein, alle möglichen zusätzlichen Anforderungen erfüllen, die wir als Uni so im weitesten Sinne eigentlich nicht auf dem Schirm haben oder zumindest nicht primär auf dem Schirm haben.
Und da haben wir schon Erfahrungen gemacht, dass wir an einem Projekt gearbeitet haben, wo wir extrem stolz waren, dass wir diese Leistung erbringen konnten und dass das am Ende funktioniert hat, weil das war eine Forschungsarbeit, das war nicht irgendwie Implementier mal Pay-by-X-Y, wir wollen das gerne in unser Produkt einbringen, sondern das war wirklich eine offene Fragestellung, wo zum Teil auch große Firmen dran arbeiten. Und wir haben es einen kleinen Schritt oder eigentlich aus unserer Sicht essenziellen Schritt weitergebracht, darauf weiter aufzubauen. Aber da die unmittelbare Monetarisierung für die Firma ausblieb und ich glaube auch zusätzlich noch eine andere große Firma im Hintergrund abgeschaltet,
ist, wo dann wiederum wir gar nichts für konnten, sondern das lag eher so an dem Firmenverbund, gab es dann auch schon die eine oder andere Überraschung, wo man dazulernen müsste und wo man vielleicht vorher sich auch klarer austauschen muss. Man spricht zwar dieselben Sprachen, man sagt das Gleiche, aber man meint im Hintergrund vielleicht doch ein bisschen was anderes. Und dieses Ausjustieren, was für die im Hintergrund stehenden Implikationen sind von dem, was man sagt, da gilt es ein bisschen aufzupassen und eine möglichst klare Sprache zu sprechen.
Andreas Deptolla (16:43.892)
Sind denn eure Kooperationen, du sagst ja gerade Bosch und andere große Unternehmen, das typischerweise die deutsche DAX-Liga oder arbeitet ihr auch mit Start-ups zusammen, die vielleicht bisschen agiler dann auch auf solche Fragen reagieren können?
Benjamin Risse (17:04.27)
Es gibt Arbeitsgruppen, haben mehr DAX-Liga-Kooperationen als wir. Die haben der Tat sehr viel mit Start-ups und mit kleinen Firmen zu tun. Was auch eine ganz spannende Sache ist, weil da sich diese Frage nach dem Intellectual Property, also die stellt sich, wahrscheinlich ist die genauso wichtig, aber die stellt sich gefühlt...
Eine Ebene später, weil gerade bei den Startups, ich aus Münster kenne, wir haben hier dieses Reach, dieses excellent Startup Center, wo ich auch so bisschen involviert bin oder auch schon mal die eine oder andere Firma gecoacht habe, das ist ein anderer Austausch. Die kommen nicht auf den Arbeitsgruppenleiter zu und sagen Problem X muss bitte mit Lösung Y gelöst werden, sondern die haben eigentlich eine Vision, die wollen irgendwo hin. Die stellen sich irgendwas vor. Vielleicht haben die auch einfach nur ein Problem. Und ausgehend von dem Problem haben sie mehr oder weniger vage Vorstellungen, wie man dieses Problem lösen
Und dann ist man eigentlich ab Satz 1 eher auf der Forschungsebene oder zumindest auf der kreativen Entwicklungsebene und weniger auf der konkreten Problemlösungsebene. Und ja, das haben wir mehr und macht auch echt viel Spaß.
Andreas Deptolla (18:05.876)
und Reach vielleicht nochmal für die Audiences, wofür steht das, was ist die Mission hier in Münster und vielleicht als direkte Nachfrage da nochmal, gibt es irgendwie auch schon erste Erfolge, gibt es schon Unternehmen, jetzt in der Kommunizierung sind und gewachsen sind.
Benjamin Risse (18:27.402)
Ja, ich tue mich ein bisschen schwer fürs Reach zu sprechen. ist eine Einheit hier an der Uni, wo man dann mit Thorsten Wieselner sprechen müsste. Das wäre auch jemanden, der wäre bestimmt spannend, den Kontext zu interviewen, weil der das Münsterland und was hier so passiert, da ist der wirklich hautnah dran, ist da wahnsinnig enthusiastisch und hat natürlich auch was KI und Technologien angeht, ein offenes Ohr.
Andreas Deptolla (18:35.47)
Mhm.
Gerne als nächsten Gast,
Benjamin Risse (18:50.068)
Es gibt Erfolgsgeschichten, gibt Firmen, es gibt eine zum Beispiel, die hat sich unmittelbar aus einer Forschung ergeben, wo es männliche Infertilität geht. Das eine ganz verrückte Sache. zwar liegt das, im Grunde kann man, wenn man sich so ein Sperrmyogramm anguckt und die Bewegung von diesen Zellen, dann kann man aus der Bewegung ableiten, ob die Leute gegebenenfalls ein Fertilitätsproblem haben, die Patienten. Und das Verrückte daran ist, dass ...
das Protein, was daran beteiligt ist, also wirklich auf biologischer Ebene, ist auch daran beteiligt, dass man schwerhörig ist. Das heißt, man kann theoretisch einen Hörtest machen und kriegt darüber Evidenz dafür, ob man gegebenenfalls auch Fertilitätsprobleme hat. Das ist natürlich etwas komplizierter, als ich das dargestellt habe. Das ist aber ein schönes Beispiel, die Analyse von diesen Zellen unter dem Mikroskop, vielleicht auch mit Informatik, Computer Vision und Machine Learning dabei helfen kann, genau diese Dinge auf der Eilebene zu quantifizieren.
Dann mag es auf der anderen Ebene Hörtests geben, dessen Hilfe man dann weitere medizinische Evidenz sammeln kann. Daraus hat sich eine Ausgründung gemacht. Die haben einen Test entwickelt. Der hat auch gerade den Münsterland Innovationspreis gewonnen, wird auch eingesetzt und scheint zu laufen.
Andreas Deptolla (20:03.608)
Es ist immer schön von diesen Erfolgsgeschichten zu hören, denn das ist ja auch ein Thema, wo wir leider in Deutschland nicht so stark sind. Wenn ich mir jetzt anschaue, was gerade in USA in Silicon Valley gemacht wird, an anderen Gründungen, an Unternehmen, die jetzt hochskaliert wird, da ist es natürlich schön auch zu hören, dass wir hier erste Erfolgsgeschichten haben.
Benjamin Risse (20:28.878)
Ich glaube, wir haben Erfolgsgeschichten. Die sind bei Weitem natürlich nicht, das Silicon Valley angeht. Auch das Geld, das Volumen, was da reingesteckt wird, überhaupt die Gründermentalität, was Seedfunding angeht, das läuft hier noch anders, das stimmt schon. ...
Ich glaube, wir sind auch nicht besonders gut darin, vielleicht insbesondere im Münsterland, ich weiß es nicht, uns zu verkaufen. uns mit einem breiten Kreuz hinzustellen, zu sagen, wir sind wer, wir machen tolle Sachen und uns so gesehen auch das Gehör zu verschaffen, dass wir in diesem riesen Kosmos Start-ups und neue Technologie Innovationen gesehen werden. Also das ist, ich, auch bisschen Marketing Problem.
Andreas Deptolla (21:05.012)
Marketing, Kommunikation, wahrscheinlich auch nur eine kulturelle Frage. Ich glaube, der Deutsche an sich ist ja oft ein bisschen risikoscheu auch, wenn man sich vergleicht mit den Amerikanern zum Beispiel.
Benjamin Risse (21:07.03)
Ja.
Andreas Deptolla (21:21.25)
Vielleicht mal den Schwenk zu deinen aktuellen Studenten. Wenn man sich jetzt anschaut von den Studenten, was machen denn die Top-Absolventen? das, wollen die alle in die Forschung gehen, PhD machen, machen die Start-ups, gehen die, wir haben gerade über die DAX-Konzerne gesprochen, was ist da attraktiv?
Benjamin Risse (21:44.136)
Ich glaube, was du gesagt hast, passt eigentlich ganz gut. Viele studieren Informatik und Informatikstudiengänge, also kann auch Wirtschaftsinformatik sein, kann auch Geoinformatik sein, weil sie wissen, dass man da einen guten Job kriegt. Informatiker sind gefragt. Die Statistiken, je nachdem, welche man anguckt. In Deutschland braucht man gerade eher Informatiker als Ingenieure, was eigentlich eine Neuheit wäre, ansonsten war das immer anders. Entsprechend
spielt die Jobsicherheit, glaube ich, eine große Rolle. Ich habe eh das Gefühl, dass die junge Generation eine sehr auf Sicherheit abzielende Generation ist, was dann dieser Start-up-Idee und genau das, du gesagt hast, was in USA wesentlich ausgeprägter ist, eigentlich entgegensteht. Was aber nicht heißen soll, dass es die nicht gibt. Ein Riesenvorteil an der Arbeit an der Uni ist, dass man mit jungen, motivierten Leuten zu tun hat.
Die kommen hin und viele sind wirklich intrinsisch motiviert. Die brennen für irgendwas. Und in dem Moment, wo es bei den Klick macht, das sieht man häufig dann in Augen, in den Vorlesungen, in den Seminaren, das bewirkt was.
befriedigt die und bringt die auch weiter. Und einige von denen würden wagen dann auch einen Schritt vielleicht in der Gründung, können dann über das Reach Startup Center auch entsprechend in Projekte oder auf existierende Startups gebracht werden. Das geht schon, aber ich würde sagen, die Hauptmotivation an Informatik ist meistens, dass man den Hintergrund mitbringt. Sprich, man ist vielleicht mathematisch immer schon interessiert gewesen, fand Informatik in der Schule gut, der Klassiker. Und dann weiß man aber auch, wenn ich jetzt Informatik studiere und vielleicht sogar noch Machine Learning,
Dann fängt man vielleicht auch mit einem sehr guten Anfangsgehalt an und kann sich den Job auch eigentlich aussuchen.
Andreas Deptolla (23:21.672)
Jetzt vielleicht nochmal wieder eine eher plakative Frage. Es gab ja eine Aussage vom CEO von Navea, der gesagt hat, nein, meine Kinder sollen gar nicht mehr Coden lernen, denn das macht irgendwie bald alles die KI. Jetzt unterrichtet ihr gerade Informatik. Was ist denn deine These?
Benjamin Risse (23:42.894)
Ich bin da fast ein bisschen in der Falle getappt. Es gibt ja diese News-Agenturen, die einem Fragen schicken und man antwortet darauf. Und ohne dass man das, was man da gesagt hat, wird dann auseinandergefummelt. Also selbstsatzweise, die zitieren richtig, aber die
Andreas Deptolla (23:51.894)
Mmh.
Benjamin Risse (24:01.406)
müssen stark kürzen. Das ist glaube ich nicht mal böse Absicht. Aber ich wurde gefragt genau dazu, auch genau zu dieser Aussage von dem Nvidia Chef. Und ich habe tatsächlich gesagt, dass ich glaube, dass in Schulen eine sehr gute mathematische Ausbildung essentiell eigentlich ist, auch für den Informatikwettegang. Und was mich dann zu der Frage gebracht hat, muss man eigentlich in der Schule programmieren lernen. Ich habe da eine, das ist keine ganz einfach zu beantwortende Frage, weil ich mich sehr schwer tue zu sagen,
Programmieren ist wichtiger als Physik, als Französisch. Da fehlt mir so eine das große Ganze für, das wirklich beurteilen zu können. Ich glaube, dass Programmieren wichtig ist und eine wichtige Kompetenz. Aber genau oder konkret auf deine Frage zu kommen, ist es schon richtig, dass man mit Large-Language-Models anders programmieren kann oder bzw. auch vielleicht viele Programmierarbeit sich abnehmen kann. Aber ich sehe das an der Stelle als ganz große Chance. Wenn man zurückguckt, was die
Urväter der Programmiersprachenentwicklung sich eigentlich als großes Ziel gesetzt haben. Ich habe den Knuf hier stehen. Die Art of Computer Programming. Die Vision war immer
Die perfekte Programmiersprache löst dich von der Syntax der konkreten Programmiersprache und du denkst nur über dein Problem nach. Du willst das klassische Beispiel Snake in irgendeiner Programmiersprache implementieren und da vielleicht ein paar Besonderheiten einbauen, dass die Schlange auch vier Felder lang werden kann, wenn sie ein Special Feld einsammelt oder sowas. Also man hat eine konkrete Idee im Kopf und jetzt hat man die Hürde vor sich als nicht beschulte Informatiker, das in die konkrete Programmiersprache zu gießen. Und jede Programmiersprache ist ein bisschen anders, hat so ihre Quarks. Es gibt, wenn man eine Programmiersprache beherrscht,
elegante Art und Weise was zu programmieren. Sprich, ist eine wahnsinnige Einstiegshürde und die Vision war immer, du denkst über dein Problem nach und das gießt du in Code. Und das ermöglicht Chatchie PT oder diese Large Language Models in gewissem Grad und das finde ich eigentlich wahnsinnig spannend. Vielleicht ist eine der schönsten Anwendungen von Large Language Models, dass wir dieses uralte Versprechen, denk über dein Programm nach und nicht so sehr über dein Code, das wird erfüllt. Jetzt gibt es aber natürlich noch eine andere Seite.
Benjamin Risse (26:05.282)
Irgendwer muss diese large language Models machen und irgendwer muss Programmiersprachen weiterentwickeln. Die müssen natürlich schon auch das Herz der Programmierung kennen und wahrscheinlich findet einfach eine Aufspaltung statt. Es gibt viele Leute, die vielleicht einen UX-Design oder Web-Design machen. Die müssen etwas weniger die Programmiersprachen-Details kennen und können etwas mehr mit diesen Werkzeugen arbeiten. Und dann an der Uni, gerade in der Informatik wird es immer eine Existenzberechtigung für Leute geben, die auch die Theorie kennen müssen und die Spezifika der Programmiersprachen und dementsprechend das Low-Level programmieren.
Andreas Deptolla (26:33.166)
Damals bei mir im Gymnasium war es noch so, wir haben Latein gelernt und ich überlege gerade, ob es vielleicht so eine Parallele hier gibt, dass man, also spricht ja auch keiner mehr Latein, aber man lernt irgendwie strukturiert zu denken, man lernt irgendwie den Schlüssel andere Sprachen zu lernen. Das war auf jeden Fall mal so die These damals. Vielleicht ist das ja auch so eine Parallele zu...
Ich lerne Probleme zu strukturieren, ich lerne strukturiert zu denken, was mir natürlich auch in der Anwendung dann von der KI hilft.
Benjamin Risse (27:08.686)
Absolut. Ich glaube, das ist perfekte Beispiel. glaube wirklich, das Latein hat ja so bisschen aus der Mode geraten. Warum soll ich das noch lernen? Das ist eine tote Sprache. Je nachdem, was man nachher macht. Deswegen meinte ich, dass ich nicht beurteilen kann, was sozusagen die Endpunkte der einzelnen Studierenden nachher oder Schüler sind. Wenn jemand Medizin macht und diese ganze Anatomie lernen muss, der profitiert wahrscheinlich von altgriechisch und Latein. Und ich glaube auch, dass das dieses strukturierte Denkenlernen, den Umgang mit Fremdwörtern schult, das
Es hat schon einen Mehrwert, der vielleicht nicht ganz so unmittelbar ist wie das Programmieren. Könnte sein. Aber mittelbar ist das auch ein Gut, was einen gewissen Wert hat. Und es fällt mir sehr schwer, die gegeneinander abzuwägen. Wenn wir die Informatik nehmen oder die Mathematik.
Lass mich mit Analogie sagen. Für mich mag ein bisschen krude sein, aber für mich ist diese ganze Profession des Rechts, Jura, ist eine Anwendung von Philosophie. Philosophie ist wahnsinnig theoretisch und die mussten sich überlegen, wie können wir das greifbar machen, sodass das für eine Gesellschaft anwendbar ist und haftbar zu machen etc.
Die Informatik ist aus meiner Sicht das Gleiche für die Mathematik. Die Mathematik hat unglaubliche Fortschritte gemacht. Aber das jetzt greifbar zu machen, in irgendwas zu überführen, was den Mehrwert für beliebige Probleme am Ende des Tages liefert, das ist die Informatik und das ist die Programmierung. Und dadurch steckt die Informatik, genauso wie das Latein für die Sprachen so wahnsinnig wichtig ist, ist die Mathematik für die Informatik so wahnsinnig wichtig. Das ist im Grunde das Herz, verschlägt und was als Allererstes da ist.
Gerade für Leute, nicht nur UX Design machen wollen, sondern vielleicht auch KI weiterentwickeln wollen, ist das essenziell.
Andreas Deptolla (28:46.058)
Wenn wir vielleicht noch mal den Schwenk machen zu deinen Studenten heute, welche Ratschläge würdest du den Studenten, aktuellen Studenten mitgeben im Zeitalter des KI? Gibt es irgendwelche Methodiken, Skills? Oder gibt es vielleicht auch auf der anderen Seite irgendwelche Ratschläge, die du immer wieder hörst, wo du sagst, das würdest du so nicht unterschreiben?
Benjamin Risse (29:12.206)
Ich glaube es gibt beides. Einfach auch anekdotisch, wenn ich eine Vorlesung zum Thema Machine Learning oder KI halte, fange ich eigentlich immer an mit ihr werdet enttäuscht sein. Weil das ganze Thema Machine Learning und auch künstliche Intelligenz wird natürlich auch von einer gewissen Hypewelle gerade getragen, die an Stellen berechtigt ist und an Stellen wie das immer so ist auch vielleicht etwas zu stark extrapoliert. Und wenn man als Student hoch motiviert,
seine KI-Veranstaltung besucht, ist man ja in vielen Fällen noch bisschen grün hinter den Ohren und weiß gar nicht so genau, worauf man sich einlässt. Und ich glaube, wenn man dann in die Theorie von tief in eurer Nervennetzen reinguckt, das ist wahnsinnig spannend. Und wenn man das für sich erschließt, auch unendlich befriedigend. Aber ist halt erstmal kein Turbinator. Das ist was, wo man als Ratschlag Studierenden sagen kann, versuch mal den Hype außen vor zu lassen und wir gucken uns das jetzt in Detail Schritt für Schritt an. Und dann...
Das meistens so eine erste Enttäuschung und dann geht es wieder aufwärts. man die Schönheit des Ganzen sieht und auch die Begeisterung eigentlich, dass das so funktioniert, ist auch ein bisschen unheimlich, wenn man erste KI trainiert und die macht auf einmal was. Das wahnsinnig befriedigend. Das ist das eine. Grundsätzlich würde ich aber dementsprechend
Oder versuche ich meinen Studierenden im Unterschied zu anderen Kollegen, so bisschen diese Metapher des Neurons, und wir verschalten Neurone und das ist so wie das Gehirn, die versuche ich den eigentlich zu ziehen und versuche die eher auf die mathematische Matrix-Vektor-Multifikationsebene zu bringen, dass sie das technisch wirklich im Griff haben und vom Jazz befreit, wenn ich es mal, und vom Hype befreit über die Technologie nachdenken können. Und davon können sie sich ja dann selber ein Bild machen und ja, Hilfe zu Selbsthilfe im besten Sinne.
Das wäre was, was ich gerne mache für meine Studierenden. Klar, wenn ich denen sage, hör dir den Maschilearning-Kurs an, dann kannst du dir die Stellen aussuchen und du kannst auch, bevor du deine Masterzeugnisse in Hand hast, eigentlich schon eine Stelle anfangen und wirst auch Stellenangebote kriegen. Das ist was, das hören die natürlich immer gerne und das entspricht auch der Wahrheit. Das ist auch was. Ansonsten, für die akademische Welt bin ich sehr ambivalent.
Andreas Deptolla (31:06.88)
Mhm.
Benjamin Risse (31:21.39)
Es ist eine unfassbar privilegierte, tolle Arbeit. Ich würde auch nichts anderes machen wollen. Für mich, ich habe wahnsinniges Glück gehabt, dass es mir möglich ist. Es ist aber, glaube ich, nicht was für jedermann. Uni ist schon speziell. Und was mir an Unternehmen, muss ich gestehen, je mehr ich mit den Zusammenarbeiten sehr gut gefällt, ist diese eigentlich sehr klare Ziel und auch ...
der Team-Effort, der in Unternehmen zum Teil stattfindet, irgendwas zu materialisieren. Ich nehme die Gaming-Industrie in Edinburgh as Rockstar Games, eine große Spielefirma. bin kein großer Spieler, aber das habe ich mitbekommen. Das sind unendlich große Teams, die arbeiten unter Hochdruck an diesen Million-Dollar-Produkten. Und dann sind die auf einmal da. Und jeder, der eine hat die Benutzerschnittstelle gemacht, der andere hat das gemacht, der nächste hat das gemacht. Und dann kommt alles zusammen und funktioniert auf einmal. Ich glaube, das ist auch unendlich befriedigend.
Andreas Deptolla (31:50.478)
Mhm.
Benjamin Risse (32:14.496)
Dementsprechend würde ich den Studenten sagen, denk gut drüber nach. Es gibt die universitäre Welt und es gibt die andere Welt. Beide haben was für sich und jeder muss das für sich selber entscheiden.
Andreas Deptolla (32:22.55)
Vielleicht gibt es ja auch Wege für Studenten, so etwas relativ früh auszutesten letztendlich. Was passt für mich? Du hast ja gerade gesagt, akademische Welt ist nicht für jeden geeignet. Ich glaube, das ist ganz wichtig im Leben, einfach Erfahrungen zusammenzuschauen. würde ich mich hinbewegen? Ich will vielleicht noch mal auf ein Thema. Du sagtest ja gerade KI, wir haben einen Hype im Moment. Jetzt gibt es ja diese Hype-Zyklen immer,
wieder. hatten ja den Dotcom Hype ja 99 2000, wo dann auch an der Börse die Blase geplatzt ist und natürlich hat sich letztendlich die Technologie dann durchgesetzt. Wo würdest du, wo sind wir denn aktuell im Zyklus aus deiner Sicht was was die KI angeht?
Benjamin Risse (33:14.862)
Ich glaube wir sind auf jeden Fall auf einem bereits sehr lang anhaltenden Hype von der sehr lang anhaltenden Hype-Welle. Wir hatten ja mehrere KI Hypes und auch noch immer wieder die entsprechenden KI Winter. Meine Vermutung ist, dass so ein KI Winter nicht mehr eintreten wird.
Das ist ganz einfach der Grund dafür, wenn so viele Milliarden in eine Technologie gesteckt werden, dann kommen da tolle Sachen hin und raus. Das ist einfach so. Und entsprechend wird die Technologie sich weiterentwickeln. Man kann das so sagen, die ist gerade too big to fail.
Es kann sich jetzt keiner mehr erlauben zu sagen, wir machen den KI Winter wie in den 70ern nochmal und war doch doof. Jetzt waren wir doch wieder zurück zu irgendwie anderen Algorithmen. Das glaube ich nicht und dafür sind die Erfolgsgeschichten auch zu präsent und auch tatsächlich zu überzeugend. Auf der anderen Seite sehe ich den Hype gerade eher darin, das vielleicht auch über die stark anthropomorphisierte Sprache, Intelligenz, dass da in der
auch jenseits der universitären Welt Erwartungen geweckt werden, von denen ich nicht glaube, dass die eintreten werden. konkretes Beispiel ist, oder war mal, dass ich auf einer Cocktailparty war, da wurde ich gefragt, was macht man so, dann haben wir darüber besprochen, dann habe ich gesagt, ich fordere schon im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Reaktion war original, dass die Person gesagt hat, wie kann man sowas nur machen, hat sich umgedreht und ist weggegangen.
Ich hatte nicht mal die Chance zu fragen, welchen Nerv ich da getroffen habe. Ich kann mir das also nur zusammenreimen irgendwie. Und ich habe so bisschen das Gefühl, dass diese starke auch manchmal Technologiefeindlichkeit in einigen Bevölkerungsschichten dadurch getriggert ist, dass man ja schon so was liest in Zeitungen, wie können wir Moral hinein programmieren? Hat KI Bewusstsein? Und ich glaube, das sind alles eigentlich ihr Wege. Das war eine persönliche Meinung, da würde ich so über den Nobelpreisträger widersprechen. Ich sehe das nicht.
Andreas Deptolla (34:54.574)
Hmm...
Benjamin Risse (35:05.614)
Es wäre wahnsinnig interessant, diese Diskussion weiter auszurollen. Ich habe auch nicht den Anspruch, das Weißheitsletzten Schluss zu haben. Aber ich sehe die Gefahren nicht. Ich habe eher Angst vor den Leuten, KI einsetzen, als vor der KI selber. Dass man die KI zum Subjekt macht, das ist in diesem Halb sehr provenient. Die KI tut dies, die KI macht das, die KI ist verantwortlich für dies.
Das sehe ich nicht und würde mich interessieren, die Leute, das sehen und die diese Sorgen auch vielleicht zu Recht schüren, wie exakt die Herleitungen sind. Vielleicht ein kurzes Beispiel dazu. Benjiro hat gesagt, ich kann ihn sehen wie ein Bärenkäfig, weil ich kann den Käfig ausbrechen. Das finde ich als Metapher ganz interessant. Ich kann dem nur insofern nicht folgen, ja wie genau.
Also wenn man Atomphysik macht, sehe ich die Gefahr unmittelbar, die daraus resultiert. Über so eine Kettenreaktion und vielleicht die Atombombe. Bei KI sehe ich die Fakes. Da sehe ich das potentielle Missbrauchspotenzial, Surveillance angeht. Das sind alles Dinge, die auch wichtig sind. Aber ich sehe nicht, dass die KI die Menschheit ausrotten kann, wie es dann ja teilweise gesagt wird. Das ist für mich direkt noch nicht ersichtlich. Und da würde ich ...
Andreas Deptolla (36:01.966)
Mhm. Mhm.
Benjamin Risse (36:15.73)
mir gerne eine halbklärende Diskussion wünschen, die da etwas differenzierter die verschiedenen Probleme, Chancen und Möglichkeiten auseinanderfummelt.
Andreas Deptolla (36:25.588)
Gibt es denn, ich glaube, diese Diskussion, gerade hier wird ja auch oft von einer Angst getrieben letztendlich. Ob das jetzt von irgendwelchen, Literatur oder Hollywood-Filmen kommen, wie sich die KI jetzt entwickeln kann. Aus deiner Sicht aber diese Horror-Szenarien jetzt, dass die KI uns Menschen irgendwann beherrscht oder was auch immer.
Da sagst du klar, nein, das siehst du nicht.
Benjamin Risse (36:56.398)
Also als Wissenschaftler tue ich mich natürlich schwer zu sagen, was in 100 Jahren ist. Da kann ich mich nicht zu äußern. Und ich glaube, wenn ich mich dazu äußern würde, wäre es auch wissenschaftlich nicht besonders redlich. Was ich machen kann, ist, ich kann zu den aktuellen Konferenzen gehen. Ich war an NeurIPS, iClear, CVPA, das sind die großen KI-Konferenzen. Kann schauen, was da der State of the Art ist und kann von da versuchen, ein, zwei Jahre in die Zukunft zu gucken. Wenn ich diese Technologie nehme und extra poliere, sehe ich es nicht.
Ob neue Technologien, Quantencomputer, irgendwelche anderen Systeme da einen qualitativen Sprung herbeiführen, weiß ich nicht. Es zeichnet sich momentan nicht ab, wenn es sich abzeichnet, die Überlegung, dass man alarmiert ist und sich diese Gedanken macht auch sehr gut. Die Diskussion jetzt zum Beispiel, die aus den Deutsch-Language-Models erwachsen sind, wo dann ja auch diese Extrapolation stattfindet, zum Beispiel Touring-Test kann man sagen, ist jetzt bestanden, also sind die intelligent.
Das finde ich immer etwas vorschnell, diese Überlegungen. Und dann noch eine andere Seite gibt es die Leute, vielleicht auch so eine gewisse Technologiefeindlichkeit haben oder dem skeptisch gegenüberstehen. Da habe ich eine gewisse Empathie für insofern, dass ich mir vorstellen könnte, dass viele in ihrem Beruf die Digitalisierung nicht nur als Segen empfunden haben.
Also konkretes Beispiel in der Medizin, in Praxen. Wir lösen die Karteikarte ab über digitale Patientenakten, hat wahnsinnig viele Vorteile, Abrechnung geht viel, schneller. Man kann viel besser Controlling machen und Krankheitsverläufer nachverfolgen. Alles auf der haben Seite. Das wurde damals den Ärzten unter anderem mit dem Argument schmackhaft gemacht. Ihr habt mehr Zeit für die Patienten. Und das gilt natürlich dann auch für das Pflegepersonal, die ja auch diesen Job wahrscheinlich gewählt haben, weil sie mit Menschen arbeiten wollen.
Andreas Deptolla (38:35.918)
Mh.
Andreas Deptolla (38:41.262)
Vielen
Benjamin Risse (38:41.912)
Und das ist nicht eingetreten, sondern das Gegenteil. Wir haben die Effizienz erhöht, wir haben den Durchsatz erhöht und wir sind, ich weiß es nicht, bei Hausärzten bei sieben Minuten pro Patient im Kontakt. Und da ist die Digitalisierung vielleicht nicht daran schuld, aber sie hat ihren Beitrag und sie ermöglicht das Ganze erst.
Andreas Deptolla (38:56.174)
Getragen
Benjamin Risse (38:57.856)
Und dadurch kann ich so eine gewisse Technologie kritischer Einstellungen, also die Maschinenstürmer, hoffentlich nicht ganz so extrem wie damals, kann ich schon verstehen, weil Leute sich auch zu Bedienern der Maschine runter degradiert fühlen und den effektiven Vorteil für ihre Arbeit gar nicht so direkt sehen.
Andreas Deptolla (39:16.694)
Benjamin, du sagst ja gerade, du auch auf Konferenzen unterwegs bist, wo diskutiert wird, wo geht es in nächsten zwei bis drei Jahren hin, vielleicht einen überschaubaren Horizont. Am Anfang unseres Gesprächs hat sich ja auch erwähnt, Automonus fahren, das ist jetzt vielleicht nicht dein Schwerpunkt in der Forschung, aber welche Fortschritte siehst du denn in den nächsten drei bis fünf Jahren, die wirklich auch unser tägliches Leben
verändern werden.
Benjamin Risse (39:52.11)
Einige. Ich fange mit dem Klassiker an. glaube schon, dass die medizinische Diagnostik von einem richtigen Einsatz von KI, also einem nicht entmündigenden Einsatz, sondern einem ergänzenden Einsatz wahnsinnig profitieren kann. Dass man Diagnosen schneller stellen kann oder auch seltene Erkrankungen weniger häufig übersieht. Da sehe ich ein immenses Potenzial. Das ist sehr offensichtlich. Ich sehe ...
auch den Einsatz natürlich auf Ebenen, die wesentlich strittiger sind. der militärische Einsatz ist einer, der diskutiert werden kann. Und da hat man eine Haltung zu. Es ist ein etwas schwierigeres Feld, wo ich, weil ich gerade ein bisschen grinsen musste, vielleicht ein ganz persönliches Erlebnis zu Chetjupiti, wo ich eigentlich gerade eine wahnsinnig tolle Entwicklung sehe.
Chatchie Pity ist gekommen, auch an die Unis. Das hast du bestimmt auch mitbekommen, in Schulen, an Universitäten, in Bildungseinrichtungen. Es wird immer gesagt, können die Studenten ja perfekt plagiieren und faken. Die müssen gar nicht mehr selber denken. Da mag was dran sein. Das ist bestimmt auch eine Schattenseite dieser Technologie, weil man muss immer noch lernen, gewisse Dinge selber zu machen und nicht alles von Chatchie Pity schreiben lassen. Auf der anderen Seite, und deswegen ist das eine gewisse Ironie für mich, zeigt Chatchie Pity auch auf, unser Bildungssystem vielleicht nicht so gut funktioniert gerade.
Also die Tatsache, das ich nehme, Studierende als konkretes Beispiel, schnell zu Jack GPT greifen, eine Hausarbeit zu schreiben, zeigt uns als Lehrern ja auch oder hält uns ein Spiegel vor, dass wir in unserer Lehre es nicht schaffen, die Studierenden so zu motivieren, dass sie wirklich Lust haben, sich mit der Materie auseinanderzusetzen und uns gegenüber zu treten und sich dem intellektuellen Austausch zu stellen. Sondern wir machen das für eine Note.
Und das zeigt mir, vielleicht haben wir im Bildungssystem wirklich zu sehr, das sind diese Richtung gepusht und Leute in so einem Hochdurchsatzsystem einfach durch die Bildungsinstitutionen geprügelt.
Benjamin Risse (41:47.084)
Und dadurch sehen die gar nicht mehr den Mehrwert oder dadurch nehmen wir uns auch gar nicht mehr die Zeit, sie in Diskussionen zu verwickeln, sie mit der Forschung in Verbindung zu bringen, die intrinsische Motivation zu machen. Und da hält uns Chatchipiti tatsächlich den Spiegel vor. Weil Chatchipiti kann dieses Repetitive arbeiten. Multiple Choice Tests. Kein Problem. Das kann das. Aber das heißt ja nicht nur, dass die Studierenden alle irgendwie betrügen wollen, sondern das heißt vielleicht auch, dass wir Studierenden...
Dass wir es verpasst haben oder immer weniger berücksichtigt haben, dass wir Studierende an der Uni mitnehmen müssen und mit dem Virus Bildung infizieren müssen, sodass die ein eigenes Interesse haben, sich in irgendwas reinzufuchsen und vielleicht drei Tage später mir mit einem Paper die Ecke kommen. Das habe ich gelesen, das fand ich spannend. Was sagen Sie dazu? Sowas, ja? Das machen wir viel zu wenig.
Das finde ich ist eine wesentlich, gerade nicht so stark diskutierte Dimension dieser Technologie, die ich aber für relevant halte.
Andreas Deptolla (42:43.118)
Teil des Lehrauftrags ist natürlich auch zu sagen, wir wollen die Studenten vorbereiten auf ein erfolgreiches Berufsleben. Da wird natürlich KI eine Rolle spielen. Dass man es dann aus dem Studentenalter rausnehmen kann, macht natürlich auch keinen Sinn. Wie schafft ihr das denn trotzdem, der Uni Münze gewisse Wissensstände abzurufen? Geht das dann über handschriftliche Arbeiten, jetzt kommt der Kuhenschreiber wieder raus oder bündliche Prüfungen?
oder wie muss man sich das praktisch vorstellen?
Benjamin Risse (43:16.078)
Ich glaube, es geht bei uns so gut wie in jeder anderen Uni auch. Wir lernen gerade dazu und wir finden neue Mittel und Wege, auch fair zu bewerten und den Studenten an verschiedenen Ebenen die Chance zu geben, mitgenommen zu werden. Ein Aspekt, ich persönlich mache, ist tatsächlich, das ganz explizit zu machen, die Studenten darauf hinzuweisen, dass sie jetzt das Privileg haben, drei, fünf Jahre zu studieren. Und meine Vermutung ist, eingenommen man mogelt sich mit Chetjipidi durch Studium,
Man hatte diese Zeit einmal in seinem Leben, man blickt zurück und bereut das. So wie man manchmal vielleicht auch bereut, ach verdammt, ich hatte in der Schule die Chance, Französisch zu lernen. Ich hatte auch die Zeit, hätte ich es mal gemacht, das wäre doch toll. Also das, den Studenten klarmacht, da versuche ich quasi an den Ethos der Studierenden zu appellieren. Und das Feedback ist fantastisch. Also der kommt tatsächlich studieren und sagt, ja stimmt. so soll es sein. Ja, genau, es macht Sinn. Das ist das eine. Das andere, und das halte ich auch für was Gutes, ist, wir greifen wieder mehr auf mögliche Prüfungen zurück.
Andreas Deptolla (44:05.951)
Martin!
Benjamin Risse (44:13.774)
Wir kommen ins Gespräch mit den Studierenden. Wir bereiten nicht immer 10 Fragen vor, hier die Antworten. Wenn man gerade einen Blackout hat, hat man Problem. Sondern man kann im Gespräch Nachfragen, vielleicht auch Fragen noch klären. Also gar nicht nur Prüfung, jetzt bestehst du oder nicht. Sondern wirklich gucken, wo steht intellektuell.
Ausbildungsstand diese Person werden den Kontrollmechanismus sowie auch sein soll. Die Note ist ja nun Epiphenomen. Eigentlich wollen wir ja nur sicherstellen, wenn der hier ein Diplom kriegt oder ein Masterzeugnis und da steht die Uni Münster drunter, dann soll der auch gut sein und soll der das auch können. Ja, aber was gibt das für einen Ruf, wenn man hier lauter Leute produziert, die irgendwie da ein Diplom haben oder ein Masterzeugnis aber nichts können. Und da kommt man wieder viel näher an die Studierenden ran und ich glaube, solche Sachen werden gemacht. Pen and Paper wahrscheinlich, weiß ich nicht.
Andreas Deptolla (45:01.71)
stellt sich natürlich für mich auch die Frage, wie KI erfolgreich in der Bildung eingesetzt werden kann. Das heißt, du sprachst ja gerade über mündliche Prüfungen. Kann ich von dir alle deine Arbeiten in ein Language Model einfügen? Kann ich?
Deine Voice, deine Stimme, deine Fragen aufnehmen und das letztendlich über KI auch mögliche Prüfungen machen. Wäre das eine Zukunft, du siehst oder würdest du sagen, es ist einfach Mensch zu Mensch?
Benjamin Risse (45:37.492)
Ja, doch. glaube KI als Tutor ist eine ganz tolle Chance. Ich weiß das von mir selber, wenn ich versuche, Themen für mich zu erschließen, wo ich vielleicht noch nicht sattelfest bin. Das kennt jeder. Man hat eine gewisse Scheu. Man hat die Sorge, eine dobe Frage zu stellen. Und ich glaube, es gibt dobe Fragen. Da positioniere ich mich. Die gibt es wirklich. Die sind nicht schlimm, die kann man stellen, aber die gibt es schon. Und die Scheu ...
Andreas Deptolla (45:40.396)
Hmhmhm.
Benjamin Risse (46:02.194)
sich in einem Dialog mit einem Deutsch-Language-Modell über ein Thema auszutauschen, ist natürlich wesentlich geringer als vielleicht mit einem Hochschullehrer. Weil auch hier eine Fußnote aus meiner Sicht
Das sage ich meinen Studierenden auch, muss man den Respekt in Anführungszeichen, also nur den Nimbus des Hochschullehrers, den muss man eigentlich verlieren. Alle kochen mit Wasser und alle spielen auch in der obersten Liga mit, wenn sie Forschung machen. So ist das einfach. Aber das nur als Fußnote. Dementsprechend diesen Austausch im Sinne der Lehre mit dem Large Language Model funktioniert super. Ich weiß nicht, hast du bestimmt auch schon mal gemacht jetzt mit OpenAI, die neue Sprachinteraktion, funktioniert wunderbar in verschiedensten Sprachen. Man unterhält sich wirklich über ein Thema, man hakt nach, man kann auch ganz ohne Schock
sagen, das habe ich immer noch nicht verstanden, kannst du mir bei der Formel dann nochmal ein Beispiel zu geben. Man kann das so lange machen, bis man wirklich das Gefühl hat, man es verstanden hat. Also da denke ich, auch da ist es eine tolle Chance. Der Umgang damit wird gelernt sein. Es ist ein bisschen wie mit ...
dem GPS. Wir können kaum noch Karten lesen oder die junge Generation nicht, oder? Die drehen die Karten immer, die können nicht mehr im Kopf rotieren. Und ich glaube, das ist eine mentale Fähigkeit, die wir beide noch gelernt haben, die junge Generation nicht mehr so sehr. Und ich glaube, so können schon Fähigkeiten atrophieren, wenn man es falsch benutzt. Richtig benutzt ist es aber auch da eine fantastische Chance.
Andreas Deptolla (47:01.358)
Ja.
Andreas Deptolla (47:20.148)
Jetzt hattest du gerade im Zusammenhang mit deinen Studenten, die Studenten so bisschen motiviert mit Reflektion, was dir das Ganze langfristig bringt. Wenn du über deine eigene Karriere reflektierst und jetzt vielleicht so eine Zeitmaschine hast und zurückgehen könntest und dir als Student noch mal irgendwelche Hinweise geben könntest, was wäre das?
Benjamin Risse (47:46.318)
Ja, genau, also ich bin in diesen fast leeren Wettengeschichten, da fehlt mir anscheinend das Gen für. Ich kann es mal probieren. Was ich auf jeden Fall aus der Sicht des Lehrers und auch vielleicht so ein bisschen durch den Spiegel Large-Language-Models in der Lehre gelernt habe, das Konzept Teach to Test. Dass man also irgendetwas, jemandem beibringt oder lernt, wenn man den Test bestehen will, gilt es eigentlich so früh wie möglich zu überwinden. Ich würde eher sagen, wir machen Teach to Discover.
Wir wollen was entdecken. das...
Wir haben eine Frage an den Text, den wir lesen. Wir lesen nicht einfach nur den Text, weil er die Hausaufgabe darüber ist. Und wir versuchen uns auch intellektuell damit ganz anders zu beschäftigen. Das ist was, da kann man gar nicht früh genug mit anfangen, eigentlich schon in der Schule, sich darüber im Plan zu werden, dass der Test nicht nur ein notwendiges Übel ist. Eigentlich geht es darum, die Welt zu entdecken. Und wenn man das verinnerlicht und vielleicht auch, vielleicht nicht für jedes Fach, aber für die Fächer, die einen interessiert, so eine intrinsische Motivation sich erarbeitet, das ist wunderbar. Und das könnte man...
Vielleicht auch mir, dem Studenten, dann manchmal saß und nicht so genau wusste, wo das hinführt, auch nochmal ganz explizit mit auf den Weg geben.
Andreas Deptolla (48:53.982)
Ja, ich würde das unterstreichen, gerade was nicht nur die Universität, sondern auch die Schulen angeht. Denn da ist ja auch ein gewisser Druck in richtigen Noten. Und das führt natürlich dazu, dass ich, sage ich mal, für die Tests lerne, sie zu bestehen oder gut zu bestehen. Aber ist das eigentlich ...
letztendlich die Fähigkeiten, die mich auch im Leben hinterher zum Erfolg führen.
Benjamin Risse (49:24.382)
Ja, und da tun wir die jungen Generationen insofern auch leid.
Ich glaube, dass der gefühlte Leistungsdruck, ob der echte auch zugenommen hat, weiß ich nicht, aber der gefühlte hat zugenommen. Ein klassisches Beispiel, wenn du jetzt eine Medizin studieren brauchst du unter einer 1.3, wahrscheinlich 1.0, kannst du es schon vergessen. Dadurch musst du wirklich perfekt performen. Und ich kriege das bei meinem eigenen Kind mit. Du kannst mal an einem Tag einen schlechten Tag haben, da ist die Klausur versammelt, aber das ist eine von im halben Jahr vielleicht fünf, oder ich weiß gar nicht, viele, das sind weniger. Entsprechend hat das schon einen signifikanten Einfluss.
Andreas Deptolla (49:55.028)
Auswirkungen, klar.
Benjamin Risse (49:56.334)
Und das ist schon tragisch. Und ich würde auch sagen, das ist auch meine Erfahrung, dass die Noten gar nicht immer nur entscheidend darüber sind, ob jemand in irgendwas gut ist. Ganz im Gegenteil. Viele Leute, die vielleicht mit diesem starren schulischen System, der einfach vom Typus her nicht für gemacht sind...
und eine andere Art der Bildung brauchen, die aber von diesem System, auch weil es ein Hochdurchsatzsystem ist oder ein konfektioniertes System, nicht geleistet werden können, die können auf der Strecke bleiben. Das heißt aber nicht, dass die nicht brillante Leute sein können, gewisses Talent mitbringen und auch tolle Sachen im Job oder in der Forschung oder wo auch immer machen können. Das ist eine tragische Geschichte. Was man da den jungen Leuten sagen muss. Ich glaube, wir müssen uns eher darüber Gedanken machen, wie wir als Lehrkräfte
Vielleicht ein bisschen den Fuß vom Gas nehmen, dass die Note das A und O ist, an dem du dich misst. Das wäre vielleicht eine schöne Entwicklung. Wie man das genau macht, da musst du jetzt die DITAKTIKA einladen.
Andreas Deptolla (50:50.638)
Benjamin, vielen, Dank. Ich habe noch sehr viele Fragen aufgestellt. sehe, wir müssen dich nochmal einladen. Wir freuen Vielen Dank für die Zeit heute. Vielleicht nochmal als abschließende Frage. Wenn du jemanden aussuchen dürftest, der jetzt hier noch im Podcast dabei ist, gibt es irgendjemanden, wo du sagst, den müssen wir auf jeden Fall noch mit einladen?
Benjamin Risse (51:00.735)
Ich komm gerne.
Benjamin Risse (51:17.524)
einen DIN auch kriegst oder das wünscht mir was.
Andreas Deptolla (51:20.755)
Ja, wir wollen ja schon ambitioniert sein. Gut.
Benjamin Risse (51:23.086)
Jeffrey Hinton. Nee, wirklich. Also einfach ein Grund. Ich sage euch noch eine zweite Person. Der ist wahrscheinlich so beschäftigt, gerade jetzt nach dem Nobelpreis, der weiß gar nicht mehr aus noch einen mit dem Termin. Aber mich würde wirklich interessieren, wie diese Herleitungen mit der AI will be smarter than us.
Andreas Deptolla (51:29.366)
Ja.
Benjamin Risse (51:48.622)
Da glaube ich, würde ich gerne nochmal, man sagt im Englischen so schön, put his feet to the fire. Dass man da wirklich nachhackt, weil ich glaube er hat da wahnsinnig interessante Sachen zu sagen. Die kommen in diesen YouTube Clips und in den Interviews, die ich höre, dann auch für die Presse gemacht werden, etwas zu kurz, weil die doch oberflächlich fragen. Und dieses Format hier geht man ja in die Tiefe, man fragt nach, man hat Überlegungen, die auch vielleicht dann...
Andreas Deptolla (52:07.502)
Ciao.
Benjamin Risse (52:12.308)
den IT-Bereich betreffen und nicht so sehr das große Ganze. Das wäre wunderbar. Und wenn ihr das leisten könntet, würde den Podcast, würde alle leuten teilen, ich kenne. Das ist eine andere Idee. habe die bei der Frau, bei der ich meinen Postdoc gemacht habe, eine Frau Barbara Webb, die ist in Edinburgh und die macht extrem spannende Sachen zur Frage, wie das Gehirn funktioniert und überträgt das auf den Computer, aber komplett hype befreit. Sie nimmt sich das Insektengehirn vor.
Andreas Deptolla (52:41.026)
Mh.
Benjamin Risse (52:41.578)
Das ist greifbar, da wissen wir sehr viel neurophysiologisch drüber und das modelliert sie im Computer und hat dann so unfassbare Dinge wie, so können Insekten in der freien Wildbahn navigieren und das sind die neurophysiologischen Mechanismen und das fühlt sich für mich immer, da knistert es immer an meinem Kopf, wenn ich das sehe, weil da sich die neurobiologische Forschung wirklich mit der KI und der Informatik berührt. Was es ja dann vielleicht bei Large-Language-Models nicht so unbedingt macht, weil ich würde immer noch sagen, unser Gehirn funktioniert ein bisschen anders.
Andreas Deptolla (53:08.99)
Klasse, wir uns die beiden Themen mit und es ist auch toll, deine Begeisterung zu sehen hier, wenn du über die Themen sprichst. Also vielen Dank nochmal für deine Zeit heute bei NEMING.
Benjamin Risse (53:19.382)
Vielen Dank für die Einladung, mir viel Spaß gemacht.